Bài viết giới thiệu các khóa học data analysis đến bạn. Data analysis là vị trí công việc quan trọng giúp doanh nghiệp biết hướng đi tiếp theo của mình. Phân tích dữ liệu chính là cơ sở để các bộ phận trong doanh nghiệp lập kế hoạch hành động nhằm cải thiện hiệu suất cũng như doanh số, có được lòng yêu mến của khách hàng. Cùng xem về data analysis và các khóa học phân tích dữ liệu trong bài viết này nhé!
Mục lục
Data analysis là gì?
Data analysis là quá trình thu thập và sắp xếp dữ liệu. Điều này là để rút ra các kết luận quan trọng, hữu ích rồi qua quá trình sử dụng lý luận phân tích và logic để đưa ra thông tin có được từ dữ liệu.
Nói cách khác, Data analysis là một quá trình kiểm tra, chuyển đổi và sắp xếp tập dữ liệu để nghiên cứu các phần riêng lẻ của nó và trích xuất thông tin hữu ích. Chúng ta có 2 thuật ngữ dễ bị nhầm là data analysis và data analytics, nhưng chúng khác nhau về quy mô.
Cả 2 thuật ngữ đều được nhắc đến trong kinh doanh, là khoa học hoặc nghiên cứu bao gồm tất tần tật quy trình quản lý dữ liệu.
Nếu data analytics gồm thu thập, tổ chức, lưu trữ dữ liệu và các công cụ thì data analysis chỉ là một phần thuộc trong nó. Data analysis tập trung vào việc biến dữ liệu thô thành số liệu thống kê, tạo thông tin và giải thích hữu ích.
Tại sao phải phân tích dữ liệu?
Data analysis được ứng dụng trong các bài nghiên cứu. Nghiên cứu thường phải phụ thuộc vào dữ liệu. Dù là loại dữ liệu nào, các nhà nghiên cứu cũng khám phá và tìm ra mô hình để định hình câu chuyện muốn kể cho khán giả. Phân tích dữ liệu có thể giúp họ kể câu chuyện này.
Data analysis có tầm quan trọng cao trong cuộc sống về các lĩnh vực như kinh doanh, y tế, giáo dục…
Đối với nhiều doanh nghiệp, data analysis đóng vai trò chủ chốt trong sự thành bại của mình. Có thể nói, phân tích dữ liệu là thứ giúp cho doanh nghiệp nhận ra sai lầm trong quá khứ và tìm ra phương hướng giải quyết, đồng thời khám phá ra những cơ hội mới để phát triển doanh nghiệp. Mà tất cả điều đó dựa trên con số, những minh chứng cụ thể, chứ không phải phán đoán cảm tính.
Dưới đây là các lợi ích của việc phân tích dữ liệu:
Có cái nhìn tổng quan về khách hàng
Sau khi phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể thu được độ tuổi, giới tính, thu nhập, hành vi mua, lịch sử giao hàng… của khách hàng mình. Từ đó nhìn được toàn cảnh khách hàng, lên kế hoạch xây dựng quan hệ khách hàng cũ và khách hàng mới.
Nắm rõ thị trường kinh doanh
Tình hình thị trường luôn là điều mà doanh nghiệp phải quan tâm. Data analysis mag lại thông tin thị trường theo thời gian thực, giúp công ty đưa ra các giải pháp hợp lý, từ đó triển khai các chiến lược dễ dàng hơn.
Tiếp cận với cơ hội kinh doanh tiềm năng
Có được dữ liệu khách hàng bao gồm hành vi và sở thích của họ, lãnh đạo có thể kịp nắm bắt xu hướng mới của thị trường cũng như có thể khám phá thị trường tiềm năng mới lý tưởng để xâm nhập.
Có định hướng cải tiến chất lượng sản phẩm
Khi dữ liệu được phân tích và đưa ra thông tin, doanh nghiệp có thể xác định được nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó cải tiến hoặc tạo ra sản phẩm mới phù hợp với đối tượng khách hàng hơn.
Xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững
Phân tích dữ liệu còn giúp doanh nghiệp dự báo và ngăn chặn các vấn đề từ phía khách hàng, không để nó xảy ra, từ đó khách hàng yêu quý doanh nghiệp hơn.
Chẳng hạn như chatbot, thứ có thể tự học, tự phân tích để trò chuyện với khách hàng như con người là thứ có khả năng hỗ trợ giải quyết khiếu nại khách hàng.
Xây dựng chiến dịch digital marketing
Biết được hành vi khách hàng trên các kênh khác nhau là cơ sở để doanh nghiệp triển khai chiến dịch digital marketing trên các kênh truyền thông phù hợp từng đối tượng.
Sửa lỗi sản phẩm, dịch vụ kịp thời
Khi phân tích ý kiến khách hàng, có thể công ty sẽ nhận ra những lỗi sản phẩm/dịch vụ mình để kịp thời thay đổi hoặc thậm chí là thu hồi, không để khách hàng đánh giá kém. Hơn nữa đôi khi bạn sẽ thu được những góp ý để phát triển sản phẩm tốt hơn.
Hoặc từ việc phân tích dữ liệu khách hàng trên website hay fanpage cũng các hot trends mạng xã hội giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu tương lai và có chiến lược phát triển sản phẩm/dịch vụ.
Hỗ trợ và tăng năng suất làm việc của nhân viên
Ngoài giúp ích cho các chiến dịch marketing, data analysis còn giúp bộ phận nhân sự trong việc phân tích dữ liệu nhân viên gồm năng suất, KPI, lương thưởng… để cải thiện nhằm mang lại sự hài lòng khiến cho nhân viên lầm việc hiệu quả hơn. Hiện nay có rất nhiều mẫu nghiên cứu về sự hài lòng của nhân viên để phục vụ việc này.
Theo dõi đối thủ cạnh tranh
Phân tích dữ liệu là cách để biết mình đang ở đâu so với đối thủ, nắm bắt được thông tin đối thủ nhằm có các bước đi phù hợp, thậm chí là thay đổi chiến lược kinh doanh để phát triển tốt hơn.
Những công việc liên quan đến data
Dưới đây là các vị trí làm việc với data (dữ liệu):
Business Intelligence Analyst – phân tích kinh doanh
Công ty outsource cần có vị trí này. Việc của họ là kết nối team nội bộ và khách hàng. Họ cần nắm nhu cầu khách hàng, vấn đề khách hàng để đem thông tin cùng dữ liệu cho team data xử lý thành biểu đồ, quy trình hoặc bảng biểu… Sau đó đọc hiểu con số này và tìm ra vấn đề, đề xuất giải pháp, hướng hành động.
Data Analyst – Phân tích dữ liệu
Công việc của người này là thu thập và tổng hợp một lượng lớn dữ liệu để sắp xếp lại rồi chuyển hóa thành thông tin hữu ích, giúp doanh nghiệp sử dụng để đúc kết các kết luận tốt nhất.
Công việc bao gồm tạo bảng, trực quan hóa, vẽ biểu đồ, làm cho người khác hiểu dữ liệu có nghĩa gì,…
Quản lý sản phẩm
Những người hướng dẫn và điều hành sản phẩm từ ý tưởng cho đến khi nó ra đời sẽ đảm nhận quản lý sản phẩm qua dữ liệu được phân tích. Họ phải tìm các xu hướng chất lượng, phát hiện tiềm năng của những sản phẩm mới… để ra mắt sản phẩm được hoàn thiện và đón nhận. Người làm tốt công việc quản lý và phát triển sản phẩm có mức lương rất đáng mơ ước.
Tiếp thị số
Tiếp thị số hay Digital marketing có thể dựa trên kết quả data analysis để nhìn nhận sự thay đổi thị trường, nắm bắt xu hướng từ đó cải thiện mẫu quảng cáo và những chiến dịch truyền thông. Đồng thời có thể nảy sinh ý tưởng và sáng tạo ra những giá trị mới cho doanh nghiệp mang đến cho khách hàng.
Phân tích định lượng
Công việc của các nhà phân tích định lượng gắn liền với data analysis. Công việc của họ giúp các dữ liệu cùng mô hình liên quan được quản trị rủi ro, dự báo những thay đổi, làm căn cứ khi đầu tư. Nghề này đòi hỏi khá cao, nếu muốn mức lương cao thì bạn phải có bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ ngành liên quan.
Các khóa học data analysis cơ bản
Dưới đây là một số khóa học data analysis mà người mới cũng có thể học được
Introduction to Data Analysis Using Excel
Excel là công cụ phân tích dữ liệu phổ biến trong nhiều ngành nghề. Và khóa học này hướng dẫn sử dụng Excel để làm việc mỗi ngày cũng như nhắm đến sử dụng các chủ đề nâng cao hơn trong Thống kê kinh doanh sau này.
Nội dung học
-
Giới thiệu về bảng tính
-
Chức năng bảng tính để tổ chức dữ liệu
-
Giới thiệu về Lọc, Bảng Pivot và Biểu đồ
-
Vẽ đồ thị và biểu đồ nâng cao
Link khóa học: https://www.coursera.org/learn/excel-data-analysis?specialization=business-statistics-analysis
Python Data Analysis
Đây là khóa học giúp bạn làm việc thoải mái với dữ liệu bảng trong Python (một ngôn ngữ lập trình). Bạn sẽ có chuyên môn lập trình Python, viết lệnh với Python.
Nội dung học
-
Từ điển vể thuật ngữ
-
Dữ liệu dạng bảng và cấu trúc dữ liệu lồng nhau
-
Dữ liệu dạng bảng và tệp CSV
-
Sắp xếp dữ liệu
Link khóa học: https://www.coursera.org/learn/python-analysis
Python for Data Science and AI
Bạn được học ngôn ngữ lập trình Python về khoa học dữ liệu cũng như lập trình cơ bản. Đây là khóa học thân thiện với người mới bắt đầu, thậm chí là từ con số 0.
Nội dung học
-
Khái niệm cơ bản về Python
-
Cấu trúc dữ liệu Python
-
Nguyên tắc cơ bản về lập trình Python
-
Làm việc với dữ liệu trong Python
Link khóa học: https://www.coursera.org/learn/python-for-applied-data-science-ai
Learning Python for Data Analysis and Visualization
Vẫn là khóa học data analysis tập trung vào ngôn ngữ Python, cách sử dụng Python, làm sao để đọc data dễ đọc hơn. Ở khóa học này bạn có kiến thức về nhiều code mẫu với những video huống dẫn chất lượng.
Nội dung học
-
Ngôn ngữ lập trình Python ở mức độ trung cấp
-
Cách sử dụng môi trường Jupyter Notebook
-
Sử dụng thư viện để tạo và điều khiển array
-
Sử dụng Pandas module với Python để tạo và xây dựng dữ liệu
-
Học cách làm việc với nhiều format data trong python như JSON, HTML…
-
Dùng Matplotlib và seaborn với python để hình tượng hóa dữ liệu
-
Xây dựng hồ sơ cho bản thân với các dự án phân tích dữ liệu
Link khóa học: https://www.udemy.com/learning-python-for-data-analysis-and-visualization/
Khóa học data analysis R Programming
Khóa học có tên đầy đủ là R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises! Cho học viên thực hành về R dưới sự hướng dẫn chi tiết. Khóa học còn thử thách bạn các vấn đề thực tiễn cho bạn giải quyết.
Nội dung học
-
Lập trình R ở mức độ trung cấp
-
Cách dùng R Studio
-
Những nguyên lý cốt lõi của lập trình.
-
Cách tạo vector, tạo biến trong R
-
Học về số nguyên, logic, ký tự và những dạng dữ liệu khác của R
-
Cách tạo while () loop và for() loop trong R
-
Cách sử dụng ma trận trong R
-
Luyện tập với dữ liệu dạng thống kê, tài chính, thể thao… trong R
Link khóa học: https://www.udemy.com/r-programming/
Khóa học Data Analysis với Python
Lại là một khóa học khác với Python, ở đây bạn tìm hiểu cách phân tích dữ liệu bằng Pythom, từ những điều cơ bản của Python, bạn có thể khám phá nhiều loại dữ liệu khác nhau. Sau khóa học bạn có thể chuẩn bị dữ liệu rồi thực hiện phân tích thống kê chúng, trực quan hóa các dữ liệu có nghĩa. Cuối cùng bạn có thể dự đoán xu hướng tương lai và lập các kế hoạch hiệu quả.
Nội dung học
-
Nhập dữ liệu
-
Làm sạch dữ liệu
-
Thao tác khung dữ liệu
-
Tóm tắt dữ liệu
-
Xây dựng mô hình hồi quy máy học
-
Xây dựng đường ống dữ liệu
Link tham khảo: https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-python
Khóa học Data Analysis SQL
Đây là khóa học SQL của Udemy. SQL là viết tắt của Structured Query Language, có nghĩa là ngôn ngữ có tính chất truy vấn. Loại ngôn ngữ này được dùng để tương tác với các cơ sở lưu trữ dữ liệu, cho phép chúng ta lấy dữ liệu ra một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Các thao tác trên hàng triệu dòng dữ liệu chính là kỹ năng quan trọng và cần thiết thứ hai trong nghề phân tích dữ liệu.
Bạn được học SQL trong ứng dụng thực tế để có thể áp dụng luôn.
Link tham khảo: https://www.udemy.com/sql-for-newbs/
Trên đây là các khóa học data analysis. Khi đã chọn nghề này, bạn cần có niềm yêu thích để có thể học và ghi nhớ những điều khá phức tạp ở đây. ATP Academy chúc các bạn thành công nhé!
